論文の概要: On TinyML and Cybersecurity: Electric Vehicle Charging Infrastructure Use Case
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16894v3
- Date: Fri, 26 Jul 2024 16:25:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-29 17:52:18.210622
- Title: On TinyML and Cybersecurity: Electric Vehicle Charging Infrastructure Use Case
- Title（参考訳）: TinyMLとサイバーセキュリティ:電気自動車充電インフラのユースケース
- Authors: Fatemeh Dehrouyeh, Li Yang, Firouz Badrkhani Ajaei, Abdallah Shami,
- Abstract要約: 本稿では、消費電力、メモリ制限、計算制約などのTinyML技術の課題について述べる。
また、エネルギー収穫、計算最適化技術、プライバシー保護のための伝達学習など、これらの課題に対する潜在的な解決策についても検討している。
TinyMLを用いたEVCIのサイバーセキュリティを高める実験ケーススタディを,遅延とメモリ使用量の削減の観点から,従来のMLに対して評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.1066653907873
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: As technology advances, the use of Machine Learning (ML) in cybersecurity is becoming increasingly crucial to tackle the growing complexity of cyber threats. While traditional ML models can enhance cybersecurity, their high energy and resource demands limit their applications, leading to the emergence of Tiny Machine Learning (TinyML) as a more suitable solution for resource-constrained environments. TinyML is widely applied in areas such as smart homes, healthcare, and industrial automation. TinyML focuses on optimizing ML algorithms for small, low-power devices, enabling intelligent data processing directly on edge devices. This paper provides a comprehensive review of common challenges of TinyML techniques, such as power consumption, limited memory, and computational constraints; it also explores potential solutions to these challenges, such as energy harvesting, computational optimization techniques, and transfer learning for privacy preservation. On the other hand, this paper discusses TinyML's applications in advancing cybersecurity for Electric Vehicle Charging Infrastructures (EVCIs) as a representative use case. It presents an experimental case study that enhances cybersecurity in EVCI using TinyML, evaluated against traditional ML in terms of reduced delay and memory usage, with a slight trade-off in accuracy. Additionally, the study includes a practical setup using the ESP32 microcontroller in the PlatformIO environment, which provides a hands-on assessment of TinyML's application in cybersecurity for EVCI.
- Abstract（参考訳）: 技術が進歩するにつれて、サイバーセキュリティにおける機械学習(ML)の使用は、サイバー脅威の複雑化に対処するためにますます重要になりつつある。
従来のMLモデルはサイバーセキュリティを強化することができるが、その高エネルギーとリソース要求はアプリケーションを制限するため、リソース制約のある環境においてより適切なソリューションとしてTiny Machine Learning(TinyML)が出現する。
TinyMLは、スマートホーム、ヘルスケア、産業自動化といった分野で広く採用されている。
TinyMLは、小さな低消費電力デバイス向けのMLアルゴリズムの最適化に重点を置いており、エッジデバイス上でのインテリジェントなデータ処理を可能にする。
本稿では,電力消費,メモリ制限,計算制約などのTinyMLテクニックの共通課題を包括的にレビューし,エネルギー収穫,計算最適化技術,プライバシー保護のための伝達学習など,これらの課題に対する潜在的な解決策について検討する。
一方,電気自動車充電インフラ(EVCI)のサイバーセキュリティ推進におけるTinyMLの応用を代表的ユースケースとして論じる。
TinyMLを用いたEVCIのサイバーセキュリティを強化する実験ケーススタディとして,遅延とメモリ使用量の削減の観点から従来のMLと比較し,精度のトレードオフがわずかである。
さらに、この研究には、PlatformIO環境でESP32マイクロコントローラを使用して実践的なセットアップが含まれており、EVCIのサイバーセキュリティにおけるTinyMLの応用をハンズオンで評価する。
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